首发于“生信补给站” :https://mp.weixin.qq.com/s/LJfgxbTqsp8egnQxEI0nJg 生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计.使用R单独进行统计,汇总,然后结果复制到excel表中,耗时耗力且易错! tableone包“应运而生”,可以非常简单快捷的解决这个问题,重点是学习成本很低,大概几分钟? 一 载入数据,R包 ## install.packages("tableone")library(tableone)library(s

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

目的: 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母 4. 返回一个数据框,内容包存储ID.注释行(anno)括--.长度(len).匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag) 一.问题思考: 1. 如何快速计算匹配位点 2. 输出文件如何构建 >序列ID(ACCESSION) 序列内容

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

转载请说明来源: http://www.cnblogs.com/lizhilin2016/p/7390079.html 最近lz 在开始做一个新的Demo, 在项目中集成了bugly用于收集项目中的崩溃日志, 集成Bmob用于作为后台数据库, 集成了友盟用于集成第三方分享, 当然了, 这些都有很多方案可以选择, 到底采用哪种还是根据自己的喜好或者主要说是公司的具体要求, lz 这里主要说的是, 集成这些东西, 每次都要在manifest.xml  还有build中配置一些参数, 而且有些参数还不

一.简介 决策树分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类.其典型算法包括ID3算法.C4.5算法.C5.0算法.CART算法等.每一个决策树包括根节点(root node),内部节点(internal node)以及叶子节点(leaf node). 根节点:表示第一个特征属性,只有出边没有入边,通常用矩形框表示. 内部节点:表示特征属性,有一条入边至少两条出边,通常用圆圈表示. 叶子节点:表示类别,只有一条入边没有出边,通常用三角表示. 决策树算法主要用于

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

目的:读入序列文件(fasta格式),返回一个数据框,内容包括--存储ID.注释行(anno).长度(len).序列内容(content) 一.问题思考: 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置 二.你可能需要的知识--基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助(help,?)及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解决或者留言 ##--构建函数--## seq_import <- function( file ){ se

问题描述: 存在这么一个场景,当需要动态选择列作为dplyr或ggplot2的输入时,列名的指定会出现问题. 以iris举例: # 以iris dataset为例 colnames <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length","Petal.Width","Species") for (col in colnames) { ggplot(data

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩order()返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值......最大值举例> data=c(5,6,8,2,4,9)> sort(data)[1] 2 4 5 6 8 9> rank(data)[1] 3 4 5 1 2 6> order(data)[1] 4 5 1

问题: 使用forecast.Arima对带xreg的arima模型进行预测,报xreg Error pre.m4x <- forecast.Arima(m4x, h = 20, xreg = seq(429,448,by = 1)) 报错: Error in if (ncol(xreg) != ncol(object$call$xreg)) stop("Number of regressors does not match fitted model") : argument i

1. demo 如果你对下面的代码没有任何疑问就能自信的回答出输出的内容,那么本篇文章就不值得你浪费时间了. var var1 = 1 var var2 = true var var3 = [1,2,3] var var4 = var3 function test (var1, var3) { var1 = 'changed' var3[0] = 'changed' var3 = 'changed' } test(var1, var3) console.log(var1, var2, var3,

在makefile中查看变量的取值是多少应该是一个比较麻烦的问题,但是本大神自己研究出一个十分方便的方法.这个方法十分简单.现在介绍如下 如果在一个十分复杂庞大的makefile文件中,有个地方用到一个变量SRC_FILE,你很想知道makefile运行到此处的时候这个变量的值为多少.那么你可以在这个变量的下面写两行东东: $(shell echo $(SRC_FILE) > readme.txt ) rrrrrrrrrrrrrrrrrrr 第一行其实是调用shell命令来将这个变量的值输入到r

当某个Android.mk中包含如下: LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_C_INCLUDES += \ $(LOCAL_PATH) \ $(JNI_H_INCLUDE) \ 我们想查看 $(LOCAL_PATH)或者$(JNI_H_INCLUDE)的值是什么.我们可以在上面的内容最后,加一句 #这一句的意思是打印变量$(JNI_H_INCLUDE)的值$(warning " JNI_H_INCLUDE = $(JN

方法一: 按照R导论中的方法,使用RODBC包, library(RODBC) channel<-odbcConnectExcel("file.xlsx") da2<-sqlFetch(channel,"Sheet1") odbcClose(channel) 结果: 未能成功,原因是 odbcConnectExcel is only usable with 32-bit Windows 即只能在32位的电脑中使用,64位的则不可以. 方法二: 使用xls

与一般开发语言不同,R以数据统计分析和绘图可视化为主要卖点.本文是第一篇博客,解决一个简单的绘图问题,以练手为目的. 以下直接给出三种单位圆的画法: 方法1 f=seq(,*pi,0.001) x=sin(f) y=cos(f) plot(x,y,type=,),ylim=c(-,),asp=,main='单位圆') 方法2 curve(sqrt(-x^),xlim=c(-,),ylim=c(-,),main='单位圆') curve(-sqrt(-x^),xlim=c(-,),add=TRUE

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

使用attach(file)时,一定要配合使用detach(file),否则再此运行程序时极易出现问题,The following objects are masked ... 此外工作空间中不能有与file里的变量同名的全局变量存在,如果有会显示masked attach()与with的使用方法与区别可参见http://www.cnblogs.com/Make-It-Fun/p/5265396.html